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    Erkunden Sie den Big Data-Kurskatalog

    • U

      University of Michigan

      Einführung in die Datenverarbeitung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenmanipulation, Datenstrukturen, Datenanalyse, Grundsätze der Programmierung, Daten bereinigen, Pandas (Python-Paket), NumPy, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Pivot-Tabellen und Diagramme, Statistische Analyse, Daten importieren/exportieren, Jupyter

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      27.155 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California, Davis

      Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, SQL, Explorative Datenanalyse, Daten bereinigen, Datenanalyse, Feature Technik, Datenqualität, Präsentationen, Verteiltes Rechnen, Daten-Seen, JSON, A/B-Tests, Peer Review, Daten-Storytelling, Datenbausteine, Deskriptive Statistik, Daten-Governance, Apache Spark, Daten-Pipelines, Abfragesprachen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      17.836 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • T

      The State University of New York

      Große Daten, Gene und Medizin

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Big Data, Datenverarbeitung, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Daten bereinigen, Feature Technik, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Bioinformatik, Statistische Analyse, Analytics, R-Programmierung

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      284 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      BigQuery for Data Analysts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Looker (Software), Big Data, SQL, Data Pipelines, Data Transformation, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Data Cleansing, Data Analysis, Data Visualization Software, Data Processing, Google Sheets, Google Cloud Platform, Data Import/Export

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      57 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Grundlagen der Softwarearchitektur für Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systemüberwachung, Datenbank-Systeme, Datenstrukturen, Datenarchitektur, Verteiltes Rechnen, Dienstleistungsebene, Blockchain, Software Entwurf, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Transaktionsverarbeitung, Software-Architektur, Instandhaltbarkeit, Software-Ingenieur, Kontinuierliche Integration

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      82 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      M

      Meta

      Meta Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Business Metrics, Key Performance Indicators (KPIs), Data Management, Data Collection, Data Governance, Bayesian Statistics, Data Analysis, Descriptive Statistics, Statistical Hypothesis Testing, Information Privacy, Data Cleansing, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Statistical Inference, Spreadsheet Software, Correlation Analysis, Google Sheets, Exploratory Data Analysis, Data Manipulation

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1371 Bewertungen

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of California San Diego

      Big Data - Abschlussprojekt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Datenmanipulation, Big Data, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Netzwerkanalyse, Technische Kommunikation, Analytics, Analyse, Statistische Berichterstattung, Apache Spark, Splunk

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      397 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Cloud Computing-Anwendungen, Teil 2: Big Data und Anwendungen in der Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Datenverarbeitung, Apache Hadoop, Skalierbarkeit, Apache Kafka, Verteiltes Rechnen, Cloud Computing, Graphentheorie, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Datenspeicherung, Analytics, Apache Spark, Deep Learning, Algorithmen, Datenbanken, NoSQL, Daten in Echtzeit

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      340 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Michigan

      Python für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenstrukturen, Datenmanipulation, SQL, Erhebung von Daten, Datenverarbeitung, Daten bereinigen, Relationale Datenbanken, Grundsätze der Programmierung, Entwicklungsumgebung, Webdienste, Python-Programmierung, Datenbank-Design, Daten-Storytelling, JSON, Computer Programmierung, Computergestütztes Denken, Netzwerkprotokolle, Restful API, Web Scraping, Datenbanken

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      277.186 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, SQL, Relationale Datenbanken, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Datenanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Deskriptive Statistik, Python-Programmierung, Automatisierung, Datenverarbeitung, Jupyter, Dashboard, GitHub, Gespeicherte Prozedur, Statistische Analyse, Web Scraping, Statistik, Datenbanken, Statistische Hypothesentests

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      71.003 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Applications of Software Architecture for Big Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Architecture, Web Applications, Software Architecture, Systems Architecture, Software Engineering, Functional Requirement, Databases, Acceptance Testing, Application Deployment, Application Development, Software Testing, System Design and Implementation, Requirements Elicitation, Scalability, Prototyping, Restful API, Continuous Integration, System Monitoring, Data Analysis

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      17 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • U
      I
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Mining, Pandas (Python Package), Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Automation, Data Visualization Software, Data Collection, Data Science, GitHub, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      111.928 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…8910…605

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten big data Kurse

    • Einführung in die Datenverarbeitung mit Python: University of Michigan
    • Lernen Sie SQL-Grundlagen für die Datenwissenschaft: University of California, Davis
    • Große Daten, Gene und Medizin: The State University of New York
    • BigQuery for Data Analysts: Google Cloud
    • Grundlagen der Softwarearchitektur für Big Data: University of Colorado Boulder
    • Meta Data Analyst: Meta
    • Big Data - Abschlussprojekt: University of California San Diego
    • Cloud Computing-Anwendungen, Teil 2: Big Data und Anwendungen in der Cloud: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Python für jedermann: University of Michigan
    • Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL: IBM

    Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

    Python-Programmierung (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Künstliches Neuronales Netz (24)
    Big Data (18)
    Statistische Klassifikation (17)
    Verstärkungslernen (13)
    Algebra (10)
    Bayes (10)
    Lineare Algebra (10)
    Lineare Regression (9)
    Numpy (9)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Big Data

    "Big Data" ist ein weit verbreiteter Begriff, der unsere datenreiche Welt beschreibt, in der praktisch jede Aktivität einen digitalen Datenfußabdruck erzeugt, der gesammelt und analysiert werden kann. Daten und Datenanalyse sind zwar nicht unbedingt neu, aber die effektive Nutzung der extrem großen - und schnell wachsenden - Datenmengen von heute erfordert neue Ansätze für die Datenverwaltung.

    Um Big Data für wichtige Anwendungen wie maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz nutzbar zu machen, brauchen Sie mehr als eine Excel-Tabelle oder eine herkömmliche relationale Datenbank und SQL. Stattdessen ist eine komplette Dateninfrastruktur erforderlich, um diese Daten in großem Umfang zu sammeln und zu verarbeiten, einschließlich Datenpipelines, Data Lakes und Data Warehouses.

    Um dies zu ermöglichen, verlassen sich Dateningenieure auf neue Ansätze zur Datenverarbeitung wie das von Google entwickelte MapReduce, das Open-Source-Ökosystem Apache Hadoop einschließlich Apache Spark und Apache Hive sowie zunehmend auf Cloud Computing und Cloud-Datenbankplattformen wie Cloudera. ‎

    Da Unternehmen in praktisch jeder Branche nach Möglichkeiten suchen, die Leistungsfähigkeit von Big Data für ihre Arbeit zu nutzen, kann ein Hintergrund in diesem Bereich die Türen zu einer breiten Palette von Karrieren öffnen. Betriebsleiter in Produktions- oder Logistikunternehmen können Daten nutzen, um ihre Bedarfsprognosen, Bestandsplanung und Prozesseffizienz zu verbessern; digitale Vermarkter nutzen Marketinganalysen, um ihre Kunden und die Wirksamkeit ihrer Botschaften besser zu verstehen; und "Quants" bei Hedgefonds verlassen sich auf datenbasierte finanztechnische Ansätze, um Millionen von Dollar in Millisekunden zu bewegen.

    Zu verstehen, wie Big-Data-Anwendungen aufgebaut sind und was sie leisten können, kann also unglaublich wertvoll sein, auch wenn man selbst kein Dateningenieur oder Datenwissenschaftler ist. Wenn Sie jedoch das Fachwissen und den Wunsch haben, selbst direkt mit Big Data zu arbeiten, sind Dateningenieure für den Aufbau der Dateninfrastruktur verantwortlich, die Big Data zuverlässig und effizient in großem Umfang bereitstellen kann, und Datenwissenschaftler für die Anwendung einer breiten Palette von Analyse- und Programmieransätzen, um daraus Erkenntnisse zu gewinnen.

    Die Nachfrage nach diesen beiden Funktionen ist extrem hoch, und die Gehälter sind entsprechend hoch. Laut Glassdoor verdienen Data Engineers ein durchschnittliches Jahresgehalt von 102.864 $ und Data Scientists ein durchschnittliches Jahresgehalt von 113.309 $. ‎

    Ja - Coursera ist in der Tat einer der besten Orte, um etwas über Big Data zu lernen. Sie können einzelne Kurse und kursübergreifende Spezialisierungen zu Big Data, Datenverarbeitung und verwandten Themen von hochkarätigen Universitäten aus aller Welt belegen, von der University California San Diego bis zur Universitat Autònoma de Barcelona. Coursera bietet auch die Möglichkeit, von Branchenführern wie Google Cloud, Cloudera und IBM zu lernen, einschließlich der Option, ein Berufszertifikat zu erwerben. ‎

    Zu den Fähigkeiten und Erfahrungen, die Sie möglicherweise bereits haben müssen, bevor Sie mit dem Lernen von Big Data beginnen, gehören Kenntnisse in der Softwareprogrammierung sowie Spitzenkenntnisse in Mathematik, Algebra, Datenverarbeitung und verwandten Bereichen. Zu den in Big-Data-Umgebungen gebräuchlichen Programmiersprachen gehören Python, SQL, Java, C und allgemeine Erkenntnisse über Datenstrukturen und Algorithmen. Die Arbeit mit strukturierten und unstrukturierten Daten erfordert wahrscheinlich Kenntnisse und Hintergrundwissen in diskreter Mathematik, Statistik und linearer Algebra. Für das Erlernen von Big-Data-Funktionen müssen Sie auch gute Soft Skills wie Zuhören, Konzentration, Kommunikation und Flexibilität mitbringen. Schließlich könnte auch eine gute Ausbildung in Datenverarbeitung oder Mathematik eine Rolle spielen, bevor man beginnt, Big Data zu lernen. ‎

    Am besten geeignet für eine Tätigkeit im Bereich Big Data sind Menschen, die sich für Datenverarbeitung, statistische Modellierung, Datenanalyse und den Übergang zu einer Big-Data-Zukunft mit dem Internet interessieren. Menschen, die gerne mit Daten arbeiten, eignen sich am besten für Aufgaben im Bereich Big Data. Dazu gehören wahrscheinlich Personen mit quantitativer Erfahrung in der Datentechnik oder mit Kenntnissen und Fähigkeiten in den Bereichen Buchhaltung, Finanzen, Kennzahlen und Prozentsätze. Big-Data-Enthusiasten können auch abenteuerlustige Typen sein, die große Risiken eingehen und an der vordersten Front von Technologie und Gesellschaft arbeiten wollen. ‎

    Das Erlernen von Big Data könnte das Richtige für Sie sein, wenn Sie über ein ausgeprägtes analytisches Verständnis, einen Hintergrund in der Datenverarbeitung, ein Gespür für Zahlen und eine Vertrautheit mit Internet-Tools, Cloud-Plattformen und Datenanalyse-Software verfügen. Die Arbeit im Bereich Big Data ist derzeit einer der gefragtesten Jobs, und die Möglichkeit, in einem relevanten Bereich zu arbeiten, ist sehr verlockend. Wenn Sie in Ihren Arbeitsbereichen eine prägende Rolle spielen, ein kreativer Denker sind und über die nötige Disziplin und den richtigen Hintergrund verfügen, dann könnte das Erlernen von Big Data das Richtige für Sie sein, um Ihre Karriere voranzutreiben. ‎

    Online Big Data Kurse bieten eine bequeme und formative Bewertung, um Ihr vorhandenes Wissen zu erweitern oder neue Big Data Fähigkeiten zu erlernen. Mit einem breiten Angebot an Big-Data-Kursen können Sie bequem in Ihrem eigenen Tempo lernen, um Ihre Big-Data-Karrierefähigkeiten zu verbessern. ‎

    Der gesamte Kurskatalog von Coursera wird für Enterprise-Kunden ohne Einschränkungen angeboten. Die Wahl des besten Big-Data-Kurses hängt von den Bedürfnissen und Fähigkeiten Ihrer Mitarbeiter ab. Nutzen Sie unser Skills Dashboard, um Qualifikationsdefizite zu erkennen und den am besten geeigneten Kurs für die effektive Weiterbildung Ihrer Mitarbeiter zu bestimmen. Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen ‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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